Exécuter le modèle de génération d'images IF avec diffusers sur un Google Colab gratuit

Le blog Hugging Face explique comment exécuter le modèle open source de génération d'images texte-image IF de DeepFloyd sur un Google Colab gratuit avec la bibliothèque diffusers. IF fonctionne directement dans l'espace pixel et utilise T5-XXL comme encodeur de texte, ce qui lui permet de générer des détails haute fréquence comme les visages et les mains ainsi que du texte dans les images, mais ses composants totalisent plus de 10 milliards de paramètres, avec T5-XXL à 20 Go et le UNet de l'étape 1 à 17,2 Go en float32. Le tutoriel montre comment charger T5 en quantification 8 bits via bitsandbytes, charger modulairement chaque composant avec device_map, libérer la mémoire GPU entre les étapes, et enchaîner les trois étapes de génération, de variation d'image et d'inpainting. L'auteur précise que cette configuration échange de la vitesse contre de la mémoire et n'est pas recommandée en production, où un A100 de 40 Go est préférable.